(57)【要約】【課題】従来、ユーザが入力した文に対応した適切な文がユーザに示されなかった。【解決手段】ユーザが入力した１以上の文を有するユーザ文章を受信するユーザ文章受信部と、ユーザ文章受信部が受信したユーザ文章から１以上の用語を取得する用語取得部と、用語取得部が取得した１以上の用語を用いて、文章の属性を示す属性情報と２以上の用語を含む属性判断用語群とを対に有する属性判断用語データベースを検索し、ユーザ文章の属性を示す属性情報を取得する属性情報取得部と、取得した属性情報と対になる１以上の文章を、属性情報と１以上の出力する文章とを対に有する属性対応文章群を２以上格納している記憶媒体から取得する属性対応文章取得部と、取得した属性対応文章を、ユーザに通知する属性対応文章通知部とを具備する情報処理装置により、ユーザが入力した文に対応した、適切な文がユーザに示される。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
文章の属性を示す属性情報と２以上の用語を含む属性判断用語群とを対に有する属性判断用語データベースを２以上格納し得る属性判断用語データベース格納部と、
属性情報と１以上の出力する文章とを対に有する属性対応文章群を２以上格納し得る属性対応文章群格納部と、
当該ユーザが入力した１以上の文を有するユーザ文章を受信するユーザ文章受信部と、
前記ユーザ文章受信部が受信したユーザ文章から１以上の用語を取得する用語取得部と、
前記用語取得部が取得した１以上の用語を用いて、前記属性判断用語データベース格納部の属性判断用語データベースを検索し、前記ユーザ文章の属性を示す属性情報を取得する属性情報取得部と、
前記属性情報取得部が取得した属性情報と対になる１以上の文章を、前記属性対応文章群格納部から取得する属性対応文章取得部と、
前記属性対応文章取得部が取得した１以上の文章を、前記ユーザ文章を送信したユーザに通知する属性対応文章通知部とを具備する情報処理装置。
【請求項２】
前記属性情報取得部は、
前記用語取得部が取得した１以上の用語を最も多く含む属性判断用語群と対になる属性情報を取得する請求項１記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記属性判断用語データベースは、
属性情報と属性判断用語群と条件を示す情報である条件情報とを対に有し、
前記属性情報取得部は、
前記用語取得部が取得した１以上の用語のうちのいずれかを含む属性判断用語群と対になる属性情報であり、属性判断用語群に含まれる前記用語が含まれる文に対して、予め決められた相対位置にある１以上の文を取得し、当該取得した１以上の文から抽出した用語が前記条件情報を満たす場合の、当該条件情報と対になる属性情報を取得する請求項１記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記属性対応文章通知部は、
前記ユーザ文章と同一の媒体に対して、前記属性対応文章取得部が取得した属性対応文章を出力する請求項１から請求項３いずれか記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記属性対応文章通知部は、
前記用語取得部が取得した１以上の用語を含む文に対応付ける態様で、前記属性対応文章取得部が取得した属性対応文章を出力する請求項４記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記属性対応文章通知部は、
前記ユーザ文章とは異なる媒体に対して、前記属性対応文章取得部が取得した属性対応文章を出力する請求項１から請求項３いずれか記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記属性対応文章通知部は、
前記属性対応文章取得部が取得した属性対応文章を蓄積する属性対応文章蓄積手段と、
前記属性対応文章蓄積手段が属性対応文章を蓄積した場所を特定する情報である蓄積場所情報を取得する蓄積場所情報取得手段と、
前記蓄積場所情報を、前記ユーザ文章を入力したユーザに通知する蓄積場所情報通知手段とを具備する請求項１から請求項３いずれか記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記条件情報は、距離を含む情報であり、
前記属性情報取得部は、
前記用語取得部が取得した１以上の用語のうちのいずれかを含む属性判断用語群と対になる属性情報を取得する第一属性情報取得手段と、
属性判断用語群に含まれる前記用語が含まれる文に対して、予め決められた相対位置にある１以上の文を取得し、当該取得した１以上の文から距離を示す用語、または２以上の場所を示す用語から、ユーザが移動した距離を取得する距離取得手段と、
前記距離取得手段が取得した距離が、前記第一属性情報取得手段が取得した属性情報と対になる条件情報に合致するか否かを判断する条件情報合致判断手段と、
前記条件情報合致判断手段が条件情報に合致すると判断した条件情報と対になる属性情報を取得する第二属性情報取得手段とを具備する請求項３記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記属性対応文章通知部が前記ユーザに通知した文章を特定する情報である文章特定情報を、前記ユーザを識別するユーザ識別子と対に蓄積する送信済文章特定情報蓄積部をさらに具備し、
前記属性対応文章取得部は、
ユーザ文章を入力したユーザのユーザ識別子と対になる文章特定情報で特定される文章を除く文章であり、前記属性情報取得部が取得した属性情報と対になる１以上の文章を、前記属性対応文章群格納部から取得する請求項１から請求項８いずれか記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記属性対応文章取得部は、
前記属性情報取得部が取得した属性情報と対になる１以上の文章を、前記属性対応文章群格納部から取得する属性対応文章取得手段と、
前記属性対応文章取得手段が取得した文章と、ユーザ文章の一部を用いて、送信する文章を構成する文章構成手段とを具備する請求項１から請求項９いずれか記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記属性対応文章取得部は、
前記属性情報取得部が取得した属性情報と対になる１以上の文を、前記属性対応文章群格納部から取得する属性対応文章取得手段と、
前記属性情報取得部が取得した属性情報と対になる用語であり、前記用語取得部が取得した用語を含む文を取得する用語包含文取得手段と、
前記属性対応文章取得手段が取得した文と、前記用語包含文取得手段が取得した文から、送信する文章を構成する文章構成手段とを具備する請求項１０記載の情報処理装置。
【請求項１２】
ユーザ文章受信部、用語取得部、属性情報取得部、属性対応文章取得部、および属性対応文章通知部により実現される情報処理方法であって、
前記ユーザ文章受信部により、当該ユーザが入力した１以上の文を有するユーザ文章を受信するユーザ文章受信ステップと、
前記用語取得部により、前記ユーザ文章受信ステップで受信されたユーザ文章から１以上の用語を取得する用語取得ステップと、
前記属性情報取得部により、前記用語取得ステップで取得された１以上の用語を用いて、文章の属性を示す属性情報と２以上の用語を含む属性判断用語群とを対に有する属性判断用語データベースを検索し、前記ユーザ文章の属性を示す属性情報を取得する属性情報取得ステップと、
前記属性対応文章取得部により、属性情報と１以上の出力する文章とを対に有する属性対応文章群を２以上格納している記憶媒体から、前記属性情報取得ステップで取得した属性情報と対になる１以上の文章を取得する属性対応文章取得ステップと、
前記属性対応文章通知部により、前記属性対応文章取得ステップで取得された１以上の文章を、前記ユーザ文章を送信したユーザに通知する属性対応文章通知ステップとを具備する情報処理装置。
【請求項１３】
コンピュータを、
当該ユーザが入力した１以上の文を有するユーザ文章を受信するユーザ文章受信部と、
前記ユーザ文章受信部が受信したユーザ文章から１以上の用語を取得する用語取得部と、
前記用語取得部が取得した１以上の用語を用いて、文章の属性を示す属性情報と２以上の用語を含む属性判断用語群とを対に有する属性判断用語データベースを検索し、前記ユーザ文章の属性を示す属性情報を取得する属性情報取得部と、
属性情報と１以上の出力する文章とを対に有する属性対応文章群を２以上格納している記憶媒体から、前記属性情報取得部が取得した属性情報と対になる１以上の文章を取得する属性対応文章取得部と、
前記属性対応文章取得部が取得した１以上の文章を、前記ユーザ文章を送信したユーザに通知する属性対応文章通知部として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザから送信された文章に対して、適切な応答を行う情報処理システム等に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来の情報処理システムにおいて、世の中のブログやＷｅｂ日記から評判情報を自動抽出することができる技術がある。かかる技術を利用して、キーワードの盛り上がり度（バースト度）、評判分析が可能である（例えば、非特許文献１参照）。
【０００３】
また、特に、ブログ等の口語体の文章に好適な自然言語処理技術（機能素解析技術）を用いた自然言語処理装置があった（例えば、特許文献１参照）。かかる自然言語処理装置は、第一文字列と、文中における第一文字列の機能を特定する機能語情報と、前に接続され得る文字列の種類を特定する前接続記号と、後ろに接続され得る文字列の種類、または区切りであることを示す記号であり、当該記号により区切られた文中における第二文字列の種類を特定する後接続記号とを有する辞書情報を１以上格納しており、解析対象の文から区切りであることを示す後接続記号に対する第一文字列を取り出し、当該第一文字列をキーにして、文を２以上の第二文字列に区切り、当該第二文字列の最後尾の第一文字列の機能語情報または後接続記号から、第二文字列の種類を特定し、２以上の区切られた各第二文字列と、各第二文字列の種類を特定する情報を対にして出力する自然言語処理装置により、口語体の文章の解析が高い確度でできる。
【特許文献１】特開２００８−７１００１号公報（第１頁、第１図等）
【非特許文献１】「評判分析」、［ｏｎｌｉｎｅ］、［２００７年１０月２６日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｉｔｍｅｄｉａ．ｃｏ．ｊｐ／ｂｉｚｉｄ／ａｒｔｉｃｌｅｓ／０７０５／１０／ｎｅｗｓ１２５．ｈｔｍｌ＞
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来の情報処理システムにおいては、ミニブログ、ブログ等の、ユーザが他の人に読んでもらうために記載した情報に基づいて評判分析はできるが、ユーザが記載した情報に対して、効果的な情報、適切な情報をユーザに提示できない、という課題があった。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本第一の発明の情報処理装置は、文章の属性を示す属性情報と２以上の用語を含む属性判断用語群とを対に有する属性判断用語データベースを２以上格納し得る属性判断用語データベース格納部と、属性情報と１以上の出力する文章とを対に有する属性対応文章群を２以上格納し得る属性対応文章群格納部と、ユーザを識別するユーザ識別子と、当該ユーザが入力した１以上の文を有するユーザ文章を受信するユーザ文章受信部と、前記ユーザ文章受信部が受信したユーザ文章から１以上の用語を取得する用語取得部と、前記用語取得部が取得した１以上の用語を用いて、前記属性判断用語データベース格納部の属性判断用語データベースを検索し、前記ユーザ文章の属性を示す属性情報を取得する属性情報取得部と、前記属性情報取得部が取得した属性情報と対になる１以上の文章を、前記属性対応文章群格納部から取得する属性対応文章取得部と、前記属性対応文章取得部が取得した属性対応文章を、前記ユーザ識別子で識別されるユーザに通知する属性対応文章通知部とを具備する情報処理装置である。
【０００６】
かかる構成により、ユーザが入力した文に対応した、適切な文がユーザに示される。
【０００７】
また、本第二の発明の情報処理装置は、第一の発明に対して、前記属性情報取得部は、前記用語取得部が取得した１以上の用語を最も多く含む属性判断用語群と対になる属性情報を取得する情報処理装置である。
【０００８】
かかる構成により、ユーザが入力した文に対応した、適切な文がユーザに示される。
【０００９】
また、本第三の発明の情報処理装置は、第一の発明に対して、前記属性判断用語データベースは、属性情報と属性判断用語群と条件を示す情報である条件情報とを対に有し、前記属性情報取得部は、前記用語取得部が取得した１以上の用語のうちのいずれかを含む属性判断用語群と対になる属性情報であり、属性判断用語群に含まれる前記用語が含まれる文に対して、予め決められた相対位置にある１以上の文を取得し、当該取得した１以上の文から抽出した用語が前記条件情報を満たす場合の、当該条件情報と対になる属性情報を取得する情報処理装置である。
【００１０】
かかる構成により、ユーザが入力した文に対応した、より適切な文がユーザに示できる。
【００１１】
また、本第四の発明の情報処理装置は、第一から第三いずれかの発明に対して、前記属性対応文章通知部は、前記ユーザ文章と同一の媒体に対して、前記属性対応文章取得部が取得した属性対応文章を出力する情報処理装置である。
【００１２】
かかる構成により、ユーザが容易に、提示された文を閲覧できる。
【００１３】
また、本第五の発明の情報処理装置は、第四の発明に対して、前記属性対応文章通知部は、前記用語取得部が取得した１以上の用語を含む文に対応付ける態様で、前記属性対応文章取得部が取得した属性対応文章を出力する情報処理装置である。
【００１４】
かかる構成により、ユーザに提示された文の意義が、ユーザに理解されやすくなる。
【００１５】
また、本第六の発明の情報処理装置は、第一から第三いずれかの発明に対して、前記属性対応文章通知部は、前記ユーザ文章とは異なる媒体に対して、前記属性対応文章取得部が取得した属性対応文章を出力する情報処理装置である。
【００１６】
かかる構成により、種々の媒体や装置などを用いて、ユーザは、入力した文に対応する文を閲覧できる。
【００１７】
また、本第七の発明の情報処理装置は、第一から第三いずれかの発明に対して、前記属性対応文章通知部は、前記属性対応文章取得部が取得した属性対応文章を蓄積する属性対応文章蓄積手段と、前記属性対応文章蓄積手段が属性対応文章を蓄積した場所を特定する情報である蓄積場所情報を取得する蓄積場所情報取得手段と、前記蓄積場所情報を、前記ユーザ文章を入力したユーザに通知する蓄積場所情報通知手段とを具備する情報処理装置である。
【００１８】
かかる構成により、ユーザが容易に、提示された文を閲覧できる。
【００１９】
また、本第八の発明の情報処理装置は、第三の発明に対して、前記条件情報は、距離を含む情報であり、前記属性情報取得部は、前記用語取得部が取得した１以上の用語のうちのいずれかを含む属性判断用語群と対になる属性情報を取得する第一属性情報取得手段と、属性判断用語群に含まれる前記用語が含まれる文に対して、予め決められた相対位置にある１以上の文を取得し、当該取得した１以上の文から距離を示す用語、または２以上の場所を示す用語から、ユーザが移動した距離を取得する距離取得手段と、前記距離取得手段が取得した距離が、前記第一属性情報取得手段が取得した属性情報と対になる条件情報に合致するか否かを判断する条件情報合致判断手段と、前記条件情報合致判断手段が条件情報に合致すると判断した条件情報と対になる属性情報を取得する第二属性情報取得手段とを具備する情報処理装置である。
【００２０】
かかる構成により、ユーザが入力した文に対応した、より適切な文がユーザに示できる。
【００２１】
また、本第九の発明の情報処理装置は、第一から第八いずれかの発明に対して、前記属性対応文章通知部が前記ユーザに通知した文章を特定する情報である文章特定情報を、前記ユーザを識別するユーザ識別子と対に蓄積する送信済文章特定情報蓄積部をさらに具備し、前記属性対応文章取得部は、ユーザ文章を入力したユーザのユーザ識別子と対になる文章特定情報で特定される文章を除く文章であり、前記属性情報取得部が取得した属性情報と対になる１以上の文章を、前記属性対応文章群格納部から取得する情報処理装置である。
【００２２】
かかる構成により、ユーザが入力した文に対応した、より適切な文がユーザに示できる。
【００２３】
また、本第十の発明の情報処理装置は、第一から第九いずれかの発明に対して、前記属性対応文章取得部は、前記属性情報取得部が取得した属性情報と対になる１以上の文章を、前記属性対応文章群格納部から取得する属性対応文章取得手段と、前記属性対応文章取得手段が取得した文章と、ユーザ文章の一部を用いて、送信する文章を構成する文章構成手段とを具備する情報処理装置である。
【００２４】
かかる構成により、ユーザが入力した文に対応した、より適切な文がユーザに示できる。
【００２５】
また、本第十一の発明の情報処理装置は、第十の発明に対して、前記属性対応文章取得部は、前記属性情報取得部が取得した属性情報と対になる１以上の文を、前記属性対応文章群格納部から取得する属性対応文章取得手段と、前記属性情報取得部が取得した属性情報と対になる用語であり、前記用語取得部が取得した用語を含む文を取得する用語包含文取得手段と、前記属性対応文章取得手段が取得した文と、前記用語包含文取得手段が取得した文から、送信する文章を構成する文章構成手段とを具備する情報処理装置である。
【００２６】
かかる構成により、ユーザが入力した文に対応した、より適切な文がユーザに示できる。また、かかる構成により、ユーザに提示された文の意義が、ユーザに理解されやすくなる。
【発明の効果】
【００２７】
本発明による情報処理装置等によれば、ユーザが入力した文に対応した、適切な文がユーザに示される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２８】
以下、情報処理システム等の実施形態について図面を参照して説明する。なお、実施の形態において同じ符号を付した構成要素は同様の動作を行うので、再度の説明を省略する場合がある。
【００２９】
（実施の形態１）
【００３０】
本実施の形態において、ユーザが入力した１以上の文を有するユーザ文章に対して、適切なコメントやメッセージ等に相当する文章を、ユーザに提示する情報処理システムについて説明する。本実施の形態において、情報処理システムが提示する文は、ユーザ文章を解析した結果に基づく、適切な文である。ユーザに提示される文は、例えば、ユーザに対するお礼、感謝、称賛、叱咤激励、依頼、診断、指導などを示す文である。また、ユーザ文章とは、通常、第三者に読んでもらうために、ユーザが記載した文章である。
【００３１】
図１は、本実施の形態における情報処理システム１の概念図である。情報処理システム１は、情報処理装置１１、１または２以上の端末装置１２、１または２以上のサーバ装置１３を具備する。なお、情報処理システム１は、情報処理装置１１、１または２以上の端末装置１２のみの構成でも良い。
【００３２】
情報処理装置１１は、ユーザが他の人に読んでもらうために入力した文章に対して、後述する処理を行い、文章を入力したユーザ（当該ユーザが保持している端末装置１２や、ユーザのブログが格納されているサーバ装置１３等）に対して、情報を提示する処理を行う装置である。情報処理装置１１は、サーバ装置１３を兼ねても良い。端末装置１２は、ユーザが使用する端末であり、例えば、携帯端末、電話機能も有する端末であるいわゆる携帯電話、いわゆるパソコンなどである。また、サーバ装置１３は、端末装置１２から送信された文章であり、ユーザが入力した文章を受信し、処理する。なお、ここでの処理とは、例えば、文章を他のユーザが閲覧可能な記憶媒体に蓄積したり、文章を他のユーザに送信したりすること等である。サーバ装置１３は、ミニブログを実現する装置、またはブログを実現する装置、またはチャットを実現する装置、または電子メールを実現する装置（メールサーバ）などである。
【００３３】
図２は、本実施の形態における情報処理システム１のブロック図である。図３は、情報処理装置１１のブロック図である。情報処理装置１１は、属性判断用語データベース格納部１１１、属性対応文章群格納部１１２、ユーザ文章受信部１１３、用語取得部１１４、属性情報取得部１１５、属性対応文章取得部１１６、属性対応文章通知部１１７、送信済文章特定情報蓄積部１１８を具備する。
【００３４】
用語取得部１１４が、機能素解析、という自然言語処理方法により、用語を取得する場合、用語取得部１１４は、例えば、辞書情報格納手段１１４１、文分割制御手段１１４２、用語取得手段１１４３、を具備する。文分割制御手段１１４２は、要素分割手段１１４２１、要素連結手段１１４２２、文字列取得手段１１４２３を具備する。
【００３５】
属性情報取得部１１５は、例えば、第一属性情報取得手段１１５１、距離取得手段１１５２、条件情報合致判断手段１１５３、第二属性情報取得手段１１５４を具備する。
【００３６】
属性対応文章取得部１１６は、例えば、属性対応文章取得手段１１６１、用語包含文取得手段１１６２、文章構成手段１１６３を具備する。
【００３７】
属性対応文章通知部１１７は、例えば、属性対応文章蓄積手段１１７１、蓄積場所情報取得手段１１７２、蓄積場所情報通知手段１１７３を具備する。
【００３８】
端末装置１２は、受付部１２１、送信部１２２、受信部１２３、出力部１２４を具備する。
【００３９】
サーバ装置１３は、文章受信部１３１、文章出力部１３２、提示情報受付部１３３、提示情報送信部１３４を具備する。
【００４０】
属性判断用語データベース格納部１１１は、属性判断用語データベースを２以上格納し得る。属性判断用語データベースは、文章の属性を示す属性情報と属性判断用語群とを対に有する。属性判断用語群は、２以上の用語を含む。なお、属性判断用語群は、２以上の文（不完全な文でも良い）を含んでも良い。文を含むとは、用語を含むこととなる。属性情報とは、例えば、お礼、感謝、称賛、叱咤激励、依頼、診断、指導などである。属性情報は、ユーザ文章の属性でも良いし、情報処理装置１１がユーザに通知する文章の属性でも良い。属性情報は、文章の種類を区別できれば良い。また、属性判断用語データベースの構造は、問わない。属性判断用語データベースは、リレーショナルデータベースでも良いし、オブジェクト指向データベースでも良いし、ＣＳＶ形式のデータ群でも良いし、テキストの集合のテキストファイル等でも良い。属性判断用語データベース格納部１１１は、属性情報と属性判断用語群とが対応づく形態で、情報を保持していれば良い。属性判断用語データベース格納部１１１は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。属性判断用語データベース格納部１１１に属性判断用語データベースが記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して属性判断用語データベースが属性判断用語データベース格納部１１１で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信された属性判断用語データベースが属性判断用語データベース格納部１１１で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された属性判断用語データベースが属性判断用語データベース格納部１１１で記憶されるようになってもよい。
【００４１】
属性対応文章群格納部１１２は、属性対応文章群を２以上格納し得る。属性対応文章群は、属性情報と１以上の出力する文章とを対に有する。ここでの文章とは、１以上の文の集合である。文とは、不完全な文（主語が無い文、句読点が無い文など）でも良い。属性対応文章群格納部１１２は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。属性対応文章群格納部１１２に属性対応文章群が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して属性対応文章群が属性対応文章群格納部１１２で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信された属性対応文章群が属性対応文章群格納部１１２で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された属性対応文章群が属性対応文章群格納部１１２で記憶されるようになってもよい。
【００４２】
ユーザ文章受信部１１３は、ユーザが入力した１以上の文を有するユーザ文章を受信する。ユーザ文章受信部１１３は、ユーザを識別するユーザ識別子と、ユーザ文章を受信することは好適である。ユーザ識別子は、例えば、情報処理装置１１のＩＰアドレス、情報処理装置１１のＭＡＣアドレス、ユーザのメールアドレス、ユーザのブログ等のＵＲＬ、ＵＲＩなどである。ユーザ識別子は、ユーザまたは情報処理装置１１を識別できる情報であれば良い。文とは、通常、ユーザが、他の人に読んでもらうために入力した文である。ユーザ文章とは、ブログ、プロフ、ＳＮＳ に入力した文章などのＣＧＭの文章、メールなどの文章である。ＣＧＭとは、「Ｃｏｎｓｕｍｅｒ  Ｇｅｎｅｒａｔｅｄ  Ｍｅｄｉａ」の略である。ＣＧＭには、例えば、ミニブログ、クチコミサイト、Ｑ＆Ａコミュニティ、ソーシャルネットワーキングサービス、ブログ、ＣＯＩ（Ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ  Ｏｆ  Ｉｎｔｅｒｅｓｔ）サイトなどがある。ユーザ文章受信部１１３は、通常、無線または有線の通信手段で実現されるが、放送を受信する手段で実現されても良い。
【００４３】
用語取得部１１４は、ユーザ文章受信部１１３が受信したユーザ文章から１以上の用語を取得する。用語取得部１１４は、形態素解析を行い、名詞や形容詞など、特定の品詞や、自立語のみを取得しても良い。また、用語取得部１１４は、後述する機能素解析を行い、動作・状態語のみを取得しても良い。用語取得部１１４は、ユーザ文章に対して自然言語処理（形態素解析、構文解析、係り受け解析、機能素解析、パターンマッチングなどを含む）を行い、１以上の用語を取得する。用語とは、単語、文の一部などであり、１以上の用語とは、一文または２以上の文でも良い。用語取得部１１４は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。用語取得部１１４の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００４４】
辞書情報格納手段１１４１は、辞書情報を１以上格納している。辞書情報は、ここでは、解析対象の文から用語を取得しやすいように、文を区切るための情報である、と言える。また、辞書情報は、第一文字列と、機能語情報と、前接続記号と、後接続記号とを対に有する。第一文字列は、１文字以上の文字からなる。第一文字列は、「を」「に」「だ」などの膠着語の文の中で機能を示す機能語を含む。機能語情報とは、文中における第一文字列の機能または種類を特定する情報である。前接続記号とは、第一文字列の前に接続され得る文字列の種類を特定する情報である。後接続記号とは、第一文字列の後ろに接続され得る文字列の種類、または区切りであることを示す記号であり、当該記号により区切られた文中における第二文字列の種類を特定する情報である。なお、第二文字列は、第一文字列または２以上の第一文字列が結合した文字列である。第二文字列の種類は、例えば、文の「主題」、文の「副題」、「動作状態」、「準主題」などである。「主題」は、解析対象の文の主題を示す文字列であることを示す。「副題」は、解析対象の文の副題を示す文字列であることを示す。「動作状態」は、何らかの動作や状態を示す文字列であることを示す。「動作状態」は、「動作」と「状態」という具合に、２つに区別されていても良い。「準主題」は、サブの主題であることを示す。単に主題と言う場合に、準主題を含んで考えても良い。辞書情報の具体例は、後述する。辞書情報格納手段１１４１は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。辞書情報格納手段１１４１に辞書情報が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して辞書情報が辞書情報格納手段１１４１で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信された辞書情報が辞書情報格納手段１１４１で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された辞書情報が辞書情報格納手段１１４１で記憶されるようになってもよい。
【００４５】
文分割制御手段１１４２は、取得した文章の中の１以上の各文を、メモリ上に読み出し、各文について、当該各文から区切りであることを示す後接続記号に対する第一文字列を取り出し、当該第一文字列をキーにして、文を２以上の文字列である２以上の第二文字列に区切り、当該第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する機能語情報または後接続記号から、第二文字列の種類を特定する情報を取得し、当該第二文字列と第二文字列の種類を特定する情報を取得する。文分割制御手段１１４２は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。文分割制御手段１１４２の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００４６】
文分割制御手段１１４２を構成する要素分割手段１１４２１は、取得した文章の中の１以上の各文をメモリ上に読み出し、当該文の先頭から予め決められたサイズ（ｎ文字［ｎは２以上の整数］）の第三文字列を切り出し、メモリ上に配置し、当該切り出した第三文字列を構成する文字列であって、先頭からｎ文字の文字列から順に、辞書情報格納手段１１４１に当該文字列（この文字列は、第一文字列である。）が存在するか否かを判断し、ｎ文字の文字列が存在しない場合には、先頭から（ｎ−１）文字の文字列が辞書情報格納手段１１４１に当該文字列が存在するか否かを判断し、かかる判断を、１文字ずつ文字数を減らして、文字列が辞書情報格納手段１１４１に存在するまで行い、または、文字列が辞書情報格納手段１１４１に存在しない場合には、先頭から１文字になるまでかかる判断を行い、文字列が辞書情報格納手段１１４１に存在すると判断した場合には、当該文字列（この文字列は、第一文字列である。）に対応する機能語情報と前接続記号と後接続記号とを、辞書情報格納手段１１４１から読み出し、読み出した機能語情報と前接続記号と後接続記号とを当該文字列に付与し、文字列が存在しない場合には、１文字の文字列に対して未知語であることを示す情報である未知語情報を付与する。
【００４７】
要素連結手段１１４２２は、要素分割手段１１４２１が未知語情報を付与した連続する未知語であり、ひらがなの文字を連結し文字列を構成し、かつ連続する未知語であり、ひらがなではない文字を連結し文字列を構成し、当該連結した文字列、または連結されなかった未知語の文字に対してまとまりであることを示す文字列の種類を特定する情報であるまとまり情報を付与し、隣接する要素分割手段１１４２１が分割した要素またはまとまり情報が有する、前出の要素またはまとまり情報の後接続記号と、後出の要素またはまとまり情報の前接続記号を読み出し、当該前出の要素またはまとまり情報の後接続記号と、後出の要素またはまとまり情報の前接続記号から、前出の要素またはまとまり情報と後出の要素またはまとまり情報が連結可能であるか否かを判断し、連結可能な要素またはまとまり情報を一つの文字列にまとめて、複数の第二文字列を取得する。
【００４８】
文字列取得手段１１４２３は、要素連結手段１１４２２が取得した複数の各第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する機能語情報または後接続記号から、各第二文字列の種類を特定する情報を決定し、当該複数の各第二文字列の種類を特定する情報と、当該複数の各第二文字列を対にした複数の対の情報をメモリ上に配置する。
【００４９】
要素分割手段１１４２１、要素連結手段１１４２２、および文字列取得手段１１４２３は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。要素分割手段１１４２１等の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００５０】
用語取得手段１１４３は、文分割制御手段１１４２が取得した第二文字列の種類のうち、文の主題または文の副題に対応する第二文字列が有する用語、または文の動作状態に対応する第二文字列が有する用語を取得する。用語取得手段１１４３は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。用語取得手段１１４３の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００５１】
属性情報取得部１１５は、用語取得部１１４が取得した１以上の用語を用いて、属性判断用語データベース格納部１１１の属性判断用語データベースを検索し、ユーザ文章の属性を示す属性情報を取得する。属性情報取得部１１５は、用語取得部１１４が取得した１以上の用語を最も多く含む属性判断用語群と対になる属性情報を取得しても良い。なお、ここで、最も多く含むとは、割合でも良いし、数でも良い。
【００５２】
また、属性情報取得部１１５は、以下のように属性情報を取得しても良い。まず、属性情報取得部１１５は、用語取得部１１４が取得した１以上の用語のうちのいずれかを含む属性判断用語群と対になる属性情報であり、属性判断用語群に含まれる用語が含まれる文を決定する。そして、属性情報取得部１１５は、当該文に対して、予め決められた相対位置にある１以上の文を取得する。次に、属性情報取得部１１５は、当該取得した１以上の文から予め決められた用語（例えば、距離を示す用語や、地名を示す用語など）を取得する。そして、属性情報取得部１１５は、抽出した用語が条件情報を満たすか否かを判断する。次に、条件情報を満たすと判断した場合、属性情報取得部１１５は、当該条件情報と対になる属性情報を取得する。なお、予め決められた相対位置にある１以上の文とは、例えば、用語が含まれる文を含む、前後３文である。また、予め決められた相対位置にある１以上の文とは、例えば、用語が含まれる文を含む、後ろの３文ある。また、予め決められた相対位置にある１以上の文とは、例えば、用語が含まれる文のみである。条件情報とは、属性対応文章を通知する条件を示す情報であり、例えば、距離などの量を含む情報である。条件情報とは、例えば、「距離＞＝２ｋｍ」などである。
【００５３】
また、属性情報取得部１１５は、以下のように属性情報を取得しても良い。まず、属性情報取得部１１５は、ある一文または所定の範囲の文章が有する文について、当該文の「主語」「述語」「目的語」などの文の２以上の構成要素のいずれもが、属性判断用語群に含まれる場合に、当該属性判断用語群に対応する属性情報を取得しても良い。
【００５４】
また、属性情報取得部１１５は、ある一文または所定の範囲の文章内に、属性判断用語群中の用語の出現回数が、閾値以上（閾値より多い）場合に、当該属性判断用語群に対応する属性情報を取得しても良い。
【００５５】
また、属性情報取得部１１５は、ブログ等の時刻（日なども含む）に対応する時系列の文章であり、所定以上の期間の文章について、連続して（例えば、２日連続、３食連続など）、属性判断用語群中の用語が出現する場合に、当該属性判断用語群に対応する属性情報を取得しても良い。
【００５６】
また、属性情報取得部１１５は、ある一文または所定の範囲の文章内に、属性判断用語群中の用語を含み、かつ、当該用語が含まれる文または、当該文に対して、予め決められた相対位置にある１以上の文から取得される数値（時間、距離、カロリー数など）が、条件情報を満たす場合に、当該属性判断用語群に対応する属性情報を取得しても良い。なお、かかる場合、属性情報取得部１１５は、文に含まれる用語から、数値（量）を算出する、または取得する処理を行う。かかる場合、属性情報取得部１１５は、例えば、２つの地点を示す用語（地名や駅名など）から、両地点の距離を取得する機能を有する。また、属性情報取得部１１５は、例えば、料理名からカロリーを取得する機能を有する。また、属性情報取得部１１５は、例えば、料理名とその料理の量からカロリーを取得する機能を有する。
【００５７】
属性情報取得部１１５は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。属性情報取得部１１５の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００５８】
第一属性情報取得手段１１５１は、用語取得部１１４が取得した１以上の用語のうちのいずれかを含む属性判断用語群と対になる１以上の属性情報を取得する。第一属性情報取得手段１１５１は、用語取得部１１４が取得した１以上の用語のうち、所定の数以上の用語、または所定の割合以上の用語を含む属性判断用語群と対になる１以上の属性情報を取得しても良い。第一属性情報取得手段１１５１は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。第一属性情報取得手段１１５１の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００５９】
距離取得手段１１５２は、属性判断用語群に含まれる用語が含まれる文に対して、予め決められた相対位置にある１以上の文を取得し、当該取得した１以上の文から距離を示す用語、または２以上の場所を示す用語から、ユーザが移動した距離を取得する。場所を示す用語とは、地名などである。距離を取得する処置は、例えば、距離を示す数値（例えば、１ｋｍ、２キロなど）を読み出す処理、２地点の地名から距離を取得する処理などである。距離取得手段１１５２は、例えば、取得した１以上の文から２つの地名を取得する。そして、距離取得手段１１５２は、２つの各地名の位置（緯度、経度）を取得する。次に、距離取得手段１１５２は、２つの緯度、経度から、２つの地点の距離を算出する。なお、２つの地名から距離を取得する技術は、公知技術である。距離取得手段１１５２は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。距離取得手段１１５２の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００６０】
条件情報合致判断手段１１５３は、距離取得手段１１５２が取得した距離が、条件情報に合致するか否かを判断する。ここでの条件情報は、第一属性情報取得手段１１５１が取得した属性情報と対になる条件情報である。条件情報合致判断手段１１５３は、属性情報取得部１１５が取得した量（時間、距離、歩数、カロリー数など）が、条件情報に合致するか否かを判断しても良い。条件情報合致判断手段１１５３は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。条件情報合致判断手段１１５３の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００６１】
第二属性情報取得手段１１５４は、距離が合致すると判断した条件情報と対になる属性情報を、属性判断用語データベース格納部１１１から取得する。第二属性情報取得手段１１５４は、合致すると判断した条件情報と対になる属性情報を、属性判断用語データベース格納部１１１から取得しても良い。第二属性情報取得手段１１５４は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。第二属性情報取得手段１１５４の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００６２】
属性対応文章取得部１１６は、属性情報取得部１１５が取得した属性情報と対になる１以上の文章を、属性対応文章群格納部１１２から取得する。属性対応文章取得部１１６は、既にユーザに通知された文章は選択しないことが好適である。つまり、属性対応文章取得部１１６は、ユーザ文章を入力したユーザのユーザ識別子と対になる文章特定情報で特定される文章を除く文章であり、属性情報取得部１１５が取得した属性情報と対になる１以上の文章を、属性対応文章群格納部１１２から取得することは好適である。属性対応文章取得部１１６は、属性情報取得部１１５が取得した属性情報と対になる１以上の文章の中の一の文章を、ランダムに選択しても良いし、未だ選択されていない文章を選択しても良い。文の選択のアルゴリズムは問わない。属性対応文章取得部１１６は、属性情報取得部１１５が取得した属性情報と対になる１以上の文章、およびユーザ文章から、ユーザに通知する文章を構成しても良い。かかる構成の具体例は、後述する。属性対応文章取得部１１６は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。属性対応文章取得部１１６の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００６３】
属性対応文章取得手段１１６１は、属性情報取得部１１５が取得した属性情報と対になる１以上の文章を、属性対応文章群格納部１１２から取得する。属性対応文章取得手段１１６１は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。属性対応文章取得手段１１６１の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００６４】
用語包含文取得手段１１６２は、属性情報取得部１１５が取得した属性情報と対になる用語であり、用語取得部１１４が取得した用語を含む文を取得する。用語包含文取得手段１１６２は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。用語包含文取得手段１１６２の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００６５】
文章構成手段１１６３は、属性対応文章取得手段１１６１が取得した文章と、ユーザ文章の一部を用いて、送信する文章を構成する。文章構成手段１１６３は、属性対応文章取得手段１１６１が取得した文と、用語包含文取得手段１１６２が取得した文から、送信する文章を構成しても良い。ユーザ文章の一部とは、例えば、用語取得部１１４が取得した用語、用語取得部１１４が取得した用語を含む文などである。また、文章を構成する処理は、例えば、用語取得部１１４が取得した用語を含む文を引用する形式で、属性対応文章取得手段１１６１が取得した文を付加する処理である。文章構成手段１１６３は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。文章構成手段１１６３の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００６６】
属性対応文章通知部１１７は、属性対応文章取得部１１６が取得した属性対応文章を、端末装置１２に送信する。この端末装置１２は、ユーザ文章を送信した端末装置１２である。属性対応文章通知部１１７は、属性対応文章取得部１１６が取得した属性対応文章を、ユーザ識別子で識別されるユーザ（端末装置１２）に通知しても良い。通知の手段や方法は問わない。属性対応文章通知部１１７は、ユーザ文章が記載された媒体（ユーザ文章が送信された媒体）と同一の媒体に対して、属性対応文章取得部１１６が取得した属性対応文章を出力しても良い。ここで、例えば、ユーザ文章がメールで受信され、メールへのリプライにより通知される場合、ユーザ文章と属性対応文章の媒体は同一である。ユーザ文章がブログであり、通知がブログへの文（コメント）の挿入やトラックバックである場合、ユーザ文章と属性対応文章の媒体は同一である。
【００６７】
属性対応文章通知部１１７は、ユーザ文章とは異なる媒体に対して、属性対応文章取得部１１６が取得した属性対応文章を出力しても良い。ここで、例えば、ユーザ文章がブログであり、メールで通知される場合、ユーザ文章と属性対応文章の媒体は異なる。
【００６８】
属性対応文章通知部１１７は、用語取得部１１４が取得した１以上の用語を含む文に対応付ける態様で、属性対応文章取得部１１６が取得した属性対応文章を出力することは好適である。ここで、対応付ける態様とは、例えば、用語取得部１１４が取得した１以上の用語を含む文の直下に属性対応文章を出力することである。対応付ける態様とは、例えば、用語取得部１１４が取得した１以上の用語を含む文の真横に属性対応文章を出力することである。用語取得部１１４が取得した１以上の用語を含む文に対応づく位置に、属性対応文章取得部１１６が取得した属性対応文章を出力することは好適である。
【００６９】
また、属性対応文章通知部１１７が、属性対応文章をユーザに通知する場合、属性対応文章通知部１１７は、ユーザ識別子に対応する電子メールアドレスを取得しても良いし、ユーザのブログのＵＲＬを取得しても良い。そして、属性対応文章通知部１１７は、電子メールアドレスやＵＲＬを用いて、属性対応文章をユーザに通知する。また、属性対応文章の出力とは、属性対応文章の送信、属性対応文章の蓄積などである。
【００７０】
属性対応文章通知部１１７は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。属性対応文章通知部１１７の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００７１】
属性対応文章蓄積手段１１７１は、属性対応文章取得部１１６が取得した属性対応文章を蓄積する。属性対応文章蓄積手段１１７１は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。属性対応文章蓄積手段１１７１の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００７２】
蓄積場所情報取得手段１１７２は、属性対応文章蓄積手段１１７１が属性対応文章を蓄積した場所を特定する情報である蓄積場所情報を取得する。蓄積場所情報は、例えば、ＵＲＬ、ＵＲＩなどである。蓄積場所情報取得手段１１７２は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。蓄積場所情報取得手段１１７２の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００７３】
蓄積場所情報通知手段１１７３は、蓄積場所情報を、ユーザ文章を入力したユーザに通知する。ここで、通知とは、トラックバックＰｉｎｇの送信等である。蓄積場所情報通知手段１１７３は通常、無線または有線の通信手段で実現されるが、放送手段で実現されても良い。
【００７４】
送信済文章特定情報蓄積部１１８は、属性対応文章通知部１１７がユーザに通知した文章を特定する情報である文章特定情報を、ユーザを識別するユーザ識別子と対に蓄積する。文章特定情報は、文章のＩＤ、文章自体など、文章を識別できる情報であれば良い。ここでのユーザ識別子は、受信したユーザ識別子とは限らない。送信済文章特定情報蓄積部１１８は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。送信済文章特定情報蓄積部１１８の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００７５】
受付部１２１は、ユーザからの各種の入力を受け付ける。ここで、入力とは、指示や情報の入力であり、具体的には、例えば、ミニブログやＳＮＳなどへの参加やソフトウェアの起動の指示、文章の入力などである。入力の手段は、キーボードやマウスやメニュー画面によるもの等、何でも良い。受付部１２１は、キーボード等の入力手段のデバイスドライバーや、メニュー画面の制御ソフトウェア等で実現され得る。
【００７６】
送信部１２２は、受付部１２１が受け付けた文章や、指示などをサーバ装置１３に送信する。なお、送信部１２２は、受付部１２１が受け付けた文章や、指示などを情報処理装置１１に送信しても良い。送信部１２２は、通常、無線または有線の通信手段で実現されるが、放送手段で実現されても良い。
【００７７】
受信部１２３は、サーバ装置１３などの外部装置から送信された情報を受信する。受信部１２３は、例えば、提示情報を受信する。なお、受信部１２３は、送信部１２２における文章の送信に対応して、概ねリアルタイム（時間の遅れはある）に、提示情報を受信することは好適である。また、提示情報は、送信された文章に関連する情報であるが、ユーザが意図せずに受信された情報である。提示情報は、例えば、送信された文章が格納されたＵＲＬや、送信された文章そのものである。受信部１２３は、通常、無線または有線の通信手段で実現されるが、放送を受信する手段で実現されても良い。
【００７８】
出力部１２４は、受信部１２３が受信した情報（例えば、提示情報）を出力する。かかる出力により、ユーザの文章の送信に応じて、自動的に、文章に関連する提示情報が出力される。ここで、出力とは、ディスプレイへの表示、プロジェクターを用いた投影、プリンタへの印字、音出力、外部の装置への送信、記録媒体への蓄積、他の処理装置や他のプログラム等への処理結果の引渡し等を含む概念である。出力部１２４は、ディスプレイやスピーカー等の出力デバイスを含むと考えても含まないと考えても良い。出力部１２４は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現され得る。
【００７９】
文章受信部１３１は、端末装置１２から、ユーザが他の人に読んでもらうために入力したユーザ文章を受信する。かかるユーザ文章は、例えば、ＣＧＭ（ミニブログ、ＳＮＳ、ブログ、チャットなど）の文章である。文章受信部１３１は、通常、無線または有線の通信手段で実現されるが、放送手段で実現されても良い。
【００８０】
文章出力部１３２は、文章受信部１３１が受信したユーザ文章を出力する。ここでの出力は、通常、記憶媒体への蓄積や、文章の伝達先への送信などである。サーバ装置１３がｔｗｉｔｔｅｒやブログ機能やＳＮＳやチャットを実現する場合、文章出力部１３２はユーザ文章を記憶媒体へ蓄積する。サーバ装置１３が電子メール機能を実現する場合、文章出力部１３２はユーザ文章を指示された伝達先へ送信する。文章出力部１３２は、例えば、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。文章出力部１３２の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００８１】
提示情報受付部１３３は、情報処理装置１１から提示情報を受け付ける。ここでの受け付けとは、通常、受信であるが、引渡しなどでも良い。引渡しの場合、例えば、情報処理装置１１とサーバ装置１３は一体となっている。提示情報受付部１３３は、通常、無線または有線の通信手段で実現されるが、放送手段で実現されても良い。
【００８２】
提示情報送信部１３４は、提示情報受付部１３３が受け付けた提示情報を、端末装置１２に送信する。提示情報送信部１３４は、通常、無線または有線の通信手段で実現されるが、放送手段で実現されても良い。
【００８３】
次に、情報処理システム１の動作について説明する。まず、情報処理装置１１の動作について、図４のフローチャートを用いて説明する。
【００８４】
（ステップＳ４０１）ユーザ文章受信部１１３は、ユーザ識別子とユーザ文章とを受信したか否かを判断する。ユーザ識別子とユーザ文章とを受信すればステップＳ４０２に行き、受信しなければステップＳ４０１に戻る。
【００８５】
（ステップＳ４０２）ユーザ文章受信部１１３は、ステップＳ４０１で受信したユーザ識別子を取得し、メモリ上に配置する。
【００８６】
（ステップＳ４０３）用語取得部１１４は、用語取得処理を行う。用語取得処理について、図５のフローチャートを用いて説明する。
【００８７】
（ステップＳ４０４）属性情報取得部１１５は、属性情報取得処理を行う。属性情報取得処理について、図６のフローチャートを用いて説明する。
【００８８】
（ステップＳ４０５）属性対応文章取得部１１６は、ステップＳ４０４で属性情報を取得できたか否かを判断する。属性情報を取得できればステップＳ４０６に行き、属性情報を取得できなければステップＳ４０１に戻る。
【００８９】
（ステップＳ４０６）属性対応文章取得部１１６は、文章取得処理を行う。文章取得処理について、図８のフローチャートを用いて説明する。
【００９０】
（ステップＳ４０７）属性対応文章通知部１１７は、文章通知処理を行う。文章通知処理について、図９のフローチャートを用いて説明する。
【００９１】
（ステップＳ４０８）送信済文章特定情報蓄積部１１８は、通知した文章、または通知した文章の元になった文章を特定する文章特定情報を、ユーザ識別子に対応付けて蓄積する。ステップＳ４０１に戻る。
【００９２】
なお、図４のフローチャートにおいて、ステップＳ４０８の処理は無くても良い。
【００９３】
また、図４のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。
【００９４】
次に、ステップＳ４０３の用語取得処理について、図５のフローチャートを用いて説明する。
【００９５】
（ステップＳ５０１）用語取得部１１４は、カウンタｉに１を代入する。
【００９６】
（ステップＳ５０２）用語取得部１１４は、ユーザ文章受信部１１３が受信した文章の中に、ｉ番目の文が存在するか否かを判断する。ｉ番目の文が存在すればステップＳ５０３に行き、ｉ番目の文が存在しなければ上位処理にリターンする。
【００９７】
（ステップＳ５０３）用語取得部１１４は、ｉ番目の文から主語および述語を取得する。なお、用語取得部１１４は、例えば、機能素解析（特許文献１）の自然言語処理技術を用いて、主題、動作・状態を取得し、主題を主語、動作・状態を述語とする。また、用語取得部１１４は、例えば、ｉ番目の文に対して、形態素解析を行い、その結果を用いて、主語および述語を取得しても良い。文から主語および述語を取得する技術は公知技術である。また、主語や述語が取得できない場合もあり得る。
【００９８】
（ステップＳ５０４）用語取得部１１４は、ステップＳ５０３で取得した主語が本ユーザを示す主語（例えば、「私は」「僕は」「俺は」「名前」「ペンネーム」など）であるか否かを判断する。主語が本ユーザを示す主語である場合ステップＳ５０５に行き、主語が本ユーザを示す主語でない場合ステップＳ５０６に行く。
【００９９】
（ステップＳ５０５）用語取得部１１４は、ステップＳ５０３で取得した述語を構成する文字列の中の、自立語を取得する。
【０１００】
（ステップＳ５０６）用語取得部１１４は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ５０２に戻る。
【０１０１】
なお、図５のフローチャートにおいて、用語取得部１１４は、すべての自立語を取得しても良い。また、図５のフローチャートにおいて、用語取得部１１４は、特定の品詞（形容詞、動詞など）の用語のみを取得しても良い。また、図５のフローチャートにおいて、目的語と述語を取得しても良い。さらに、図５のフローチャートにおいて、機能素解析を用いて、文を構成する主題と副題と動作・状態の要素うち、１以上の要素（項目）を取得しても良い。
【０１０２】
また、図５のフローチャートにおいて、１以上の文の集合である文章に対して処理を行っているが、一文のみに対して、用語の取得処理を行っても良い。
【０１０３】
次に、ステップＳ４０４の属性情報取得処理について、図６のフローチャートを用いて説明する。
【０１０４】
（ステップＳ６０１）属性情報取得部１１５は、カウンタｉに１を代入する。
【０１０５】
（ステップＳ６０２）属性情報取得部１１５は、属性判断用語データベース格納部１１１に、ｉ番目の属性情報が存在するか否かを判断する。ｉ番目の属性情報が存在すればステップＳ６０３に行き、ｉ番目の属性情報が存在しなければステップＳ６０７に行く。
【０１０６】
（ステップＳ６０３）属性情報取得部１１５は、ユーザ文章から抽出した１以上の用語（用語取得部１１４が取得した１以上の用語）のうち、ｉ番目の属性情報と対になる属性判断用語群の中に現れる用語の数を取得する。
【０１０７】
（ステップＳ６０４）属性情報取得部１１５は、ステップＳ６０３で取得した用語の数が、予め決められた閾値以上（閾値より多い、という判断でも良い）であるか否かを判断する。閾値以上であればステップＳ６０５に行き、閾値未満であればステップＳ６０９に行く。なお、閾値は、例えば、「３」である。
【０１０８】
（ステップＳ６０５）属性情報取得部１１５は、ｉ番目の属性情報に対応する条件情報が存在するか否かを判断する。条件情報が存在すればステップＳ６０６に行き、条件情報が存在しなければステップＳ６０９に行く。なお、この条件情報は、属性判断用語データベース格納部１１１の条件情報である。
【０１０９】
（ステップＳ６０６）属性情報取得部１１５の条件情報合致判断手段１１５３は、条件判断処理を行う。条件判断処理について、図７のフローチャートを用いて説明する。
【０１１０】
（ステップＳ６０７）属性情報取得部１１５は、ステップＳ６０６における条件判断処理における処理結果が「条件に合致する」との処理結果であるか否かを判断する。「条件に合致する」との処理結果である場合ステップＳ６０８に行き、「条件に合致しない」との処理結果である場合、ステップＳ６０９に行く。
【０１１１】
（ステップＳ６０８）属性情報取得部１１５は、用語数と属性情報を対にして、メモリ等に一時蓄積する。
【０１１２】
（ステップＳ６０９）属性情報取得部１１５は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ６０２に戻る。
【０１１３】
（ステップＳ６１０）属性情報取得部１１５の第二属性情報取得手段１１５４は、ステップＳ６０８で一時蓄積した属性情報の中で、最大の用語数と対になる属性情報を取得する。上位処理にリターンする。
【０１１４】
なお、図６のフローチャートにおいて、ステップＳ６０３で用語の出現数を取得し、ステップＳ６１０で出現数が最大の用語を取得した。しかし、他のアルゴリズム（例えば、用語の種類の数、用語の出現割合を取得するアルゴリズムなど）を用いて、処理を行っても良い。他のアルゴリズムとは、前述したアルゴリズムや、後述する図１０の属性判断用語管理表を用いて説明するアルゴリズム等である。
【０１１５】
ステップＳ６０６の条件判断処理について、図７のフローチャートを用いて説明する。
【０１１６】
（ステップＳ７０１）属性情報取得部１１５は、用語が含まれる文を含む所定の相対位置を有する１以上の文（用語が含まれる文を含み、その前後３文を加えた合計７文など）を取得する。
【０１１７】
（ステップＳ７０２）属性情報取得部１１５は、ステップＳ７０１で取得した１以上の文から、距離または時間などの量（作業量）を示す情報を取得する。作業量とは、歩く、走る、仕事をする、など、人が行う動作の量を示す情報である。さらに具体的には、属性情報取得部１１５は、「ｋｍ」「キロメートル」「キロ」などの単位の情報を後ろに連結する数値（距離を示す数値）を取得しても良いし、「分」「時間」などの単位の情報を後ろに連結する数値（時間を示す数値）を取得しても良い。また、属性情報取得部１１５は、ステップＳ７０１で取得した１以上の文から、２つの「地名」または「駅名」などの地点を示す情報を取得し、当該２地点の距離を取得しても良い。なお、属性情報取得部１１５は、ステップＳ７０１で取得した１以上の文から、「Ａ地点からＢ地点まで」などの文言を検知して「Ａ地点」「Ｂ地点」を取得する
【０１１８】
（ステップＳ７０３）属性情報取得部１１５は、ステップＳ７０１で取得した１以上の文から、動作を示す用語を取得する。
【０１１９】
（ステップＳ７０４）属性情報取得部１１５は、条件情報を取得する。
【０１２０】
（ステップＳ７０５）属性情報取得部１１５は、ステップＳ７０２で取得した作業量を示す情報、または作業量を示す情報と動作を示す用語を用いて、条件情報を当て嵌め、当該条件情報が示す条件に合致するか否かを判断する。そして、属性情報取得部１１５は、判断結果を、記憶する（所定の変数に代入する）。上位処理にリターンする。
【０１２１】
次に、ステップＳ４０６の文章取得処理について、図８のフローチャートを用いて説明する。
【０１２２】
（ステップＳ８０１）属性対応文章取得部１１６は、ユーザ識別子に対応する文章特定情報を取得する。
【０１２３】
（ステップＳ８０２）属性対応文章取得部１１６は、カウンタｉに１を代入する。
【０１２４】
（ステップＳ８０３）属性対応文章取得部１１６は、属性情報に対応するｉ番目の文章を取得する。
【０１２５】
（ステップＳ８０４）属性対応文章取得部１１６は、ｉ番目の文章の文章特定情報が、ステップＳ８０１で取得した文章特定情報の中に含まれるか否かを判断する。含まれればステップＳ８０５に行き、含まれなければステップＳ８０６に行く。
【０１２６】
（ステップＳ８０５）属性対応文章取得部１１６は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ８０３に戻る。
【０１２７】
（ステップＳ８０６）属性対応文章取得部１１６は、ｉ番目の文章と、用語等から、通知する文章を構成する。なお、属性対応文章取得部１１６は、ｉ番目の文章のみを通知する文章としても良い。上位処理にリターンする。
【０１２８】
なお、図８のフローチャートにおいて、あるユーザに対して、一度、利用した文章は取得したいようにしたが、かかる処理は行わなくても良い。
【０１２９】
次に、ステップＳ４０７の文章通知処理について、図９のフローチャートを用いて説明する。
【０１３０】
（ステップＳ９０１）属性対応文章通知部１１７の属性対応文章蓄積手段１１７１は、属性対応文章取得部１１６が取得した文章を、所定の場所（ファイルやデータベースなど）に蓄積する。属性対応文章蓄積手段１１７１は、所定の場所を予め知っていても良いし、何らかの処理により、ユニークな場所の情報を生成しても良い。
【０１３１】
（ステップＳ９０２）属性対応文章通知部１１７の蓄積場所情報取得手段１１７２は、ステップＳ９０１で文章を蓄積した場所を示す蓄積場所情報を取得する。
【０１３２】
（ステップＳ９０３）属性対応文章通知部１１７の蓄積場所情報通知手段１１７３は、ステップＳ９０２で取得した蓄積場所情報を、ユーザに送信する。なお、これは、トラックバックＰｉｎｇの送信である。上位処理にリターンする。
【０１３３】
次に、端末装置１２の動作について説明する。端末装置１２の受付部１２１は、ユーザからの各種の入力（文章や指示など）を受け付ける。次に、送信部１２２は、受付部１２１が受け付けた文章や、指示などをサーバ装置１３に送信する。そして、受信部１２３は、サーバ装置１３などの外部装置から送信された情報（例えば、提示情報）を受信する。次に、出力部１２４は、受信部１２３が受信した情報（例えば、提示情報）を出力する。
【０１３４】
次に、サーバ装置１３の動作について説明する。サーバ装置１３の文章受信部１３１は、ユーザが他の人に読んでもらうために入力した文章（ブログなど）を受信する。そして、文章出力部１３２は、文章受信部１３１が受信した文章を蓄積する。なお、蓄積動作は、出力動作の一例である。また、サーバ装置１３の提示情報受付部１３３は、情報処理装置１１から提示情報（ユーザ文章などでも良い）を受け付ける。そして、提示情報送信部１３４は、提示情報受付部１３３が受け付けた提示情報を、端末装置１２に送信する。
【０１３５】
以下、本実施の形態における情報処理システム１の具体的な動作について説明する。情報処理システム１の概念図は図１である。
【０１３６】
今、属性判断用語データベース格納部１１１は、図１０に示す属性判断用語管理表を保持している。属性判断用語管理表は、「ＩＤ」「属性情報」「属性判断用語群」「条件情報」を有するレコードを１以上格納している。「ＩＤ」は、レコードを識別する情報であり、表管理のために存在する。「属性情報」は、ここでは、ユーザに送信する文章の属性を示す情報であるが、ユーザが入力した文章（ユーザ文章）の属性を示す情報でも良い。「属性情報」の属性値は問わない。「属性判断用語群」は、１以上の用語を、属性値として有する属性である。「条件情報」は、「属性情報」を決定するための条件を示す情報である。通常、受信した文章に対して「属性判断用語群」の属性値が適用され、一定の適合度合いを有する場合に、「条件情報」が利用される。なお、属性判断用語管理表のレコードにおいて、「条件情報」を有さない場合（「条件情報」がＮＵＬＬの場合）もある。
【０１３７】
図１０の属性判断用語管理表の「ＩＤ＝１」のレコードは、属性情報「苦情」であり、情報処理装置１１が受信した文章中の文の中に「約束」「破った」または「約束」「やぶった」という２つの用語が存在する場合に、属性情報「苦情」に対応する文が、ユーザに通知される。また、「ＩＤ＝１」のレコードでは、「こわした」または「壊した」といった用語が存在する場合に、「苦情」に対応する文が、ユーザに通知される（本レコードに合致する）。「ＩＤ＝１」のレコードに示すように、「属性判断用語群」に含まれる２以上の用語のすべてを、１文に含む場合に、対応する属性情報（ここでは「苦情」）が取得されても良い。また、「ＩＤ＝１」のレコードに示すように、「属性判断用語群」に含まれる２つの用語の一方が主語または目的語を構成し、他方が述語を構成する場合に、対応する属性情報（ここでは「苦情」）が取得されても良い。さらに、「ＩＤ＝１」のレコードに示すように、属性情報「苦情」に対応する「属性判断用語群」が２以上の形式（第一の形式は２つの用語（２つのカテゴリーに分類された用語であり、それぞれ異なるカテゴリーの用語）を有する文に合致し、第二の形式は一つの用語を有する文に合致する、という２以上の異なる形式）の属性値を有し、ユーザ文章またはユーザ文章が有する文が、いずれかの形式に合致する場合に、当該レコードに合致すると判断されても良い。なお、属性判断用語管理表の「ＩＤ＝１」のレコードは、ユーザ文章から、ユーザが反社会的な行動を行ったことが想定される場合に、それに対する苦言を呈するための文章をユーザに通知するためのレコードである。
【０１３８】
また、図１０の属性判断用語管理表の「ＩＤ＝２」のレコードは、属性情報「感謝」であり、「属性判断用語群」は、２つのカテゴリーに分かれている（なお、３以上のカテゴリーに分かれていても良い）。そして、情報処理装置１１が受信した文章中の文の中に、すべてのカテゴリーに対して、各カテゴリーの中のいずれかの用語を有する場合に、「感謝」に対応する文が、ユーザに通知される。属性判断用語管理表の「ＩＤ＝２」のレコードにおいて、受信された文章中に、「商品Ａを買った。」「商品Ｂは良かった。」などの文が存在する場合、感謝」に対応する文が、ユーザに通知される。なお、属性判断用語管理表の「ＩＤ＝２」のレコードは、ユーザ文章から、ユーザが、ある会社の商品に対して、ポジティブな行動をとったり、ポジティブな感情をもったりしたことが想定される場合に、それに対する感謝を伝える文章をユーザに通知するためのレコードである。
【０１３９】
また、図１０の属性判断用語管理表の「ＩＤ＝３」のレコードは、属性情報「称賛」であり、情報処理装置１１が受信した文章中の文の中に、「属性判断用語群」に含まれる、いずれかの用語が存在する場合に、「称賛」に対応する文が、ユーザに通知される。なお、属性判断用語管理表の「ＩＤ＝３」のレコードは、ユーザ文章から、ユーザが、称賛に値する行動をとったことが想定される場合に、それに対応する文章をユーザに通知するためのレコードである。
【０１４０】
また、図１０の属性判断用語管理表の「ＩＤ＝４」のレコードは、属性情報「叱咤激励」であり、情報処理装置１１が受信した文章中に、「属性判断用語群」に含まれるいずれかの用語が存在し、かつ、かかる用語が３回以上出現する場合に、「叱咤激励」に対応する文が、ユーザに通知される。「ＩＤ＝４」のレコードにおいて、条件情報が利用される。尚、上記の３回は例であり、予め決められた回数や、予め決められた頻度や確率で、「属性判断用語群」に含まれるいずれかの用語が、ユーザ文章中に出現する場合に、ユーザ文章が本レコードに合致すると判断されても良い。なお、属性判断用語管理表の「ＩＤ＝４」のレコードは、ユーザ文章から、ユーザが落ち込んでいることが想定される場合に、叱咤激励するための文章をユーザに通知するためのレコードである。
【０１４１】
また、図１０の属性判断用語管理表の「ＩＤ＝５」のレコードにおいて、属性情報は「診断」である。「ＩＤ＝５」のレコードを適用した場合、属性情報取得部１１５は、情報処理装置１１が受信したユーザ文章中に、「歩いた」または「歩いて帰った」などのユーザ動作を示す用語（述語、動詞など）が存在し、かつ、当該用語が含まれる文に対して、予め決められた相対位置にある１以上の文を取得し、当該取得した１以上の文から量（距離や時間など）を特定するための用語（２以上の場所を示す用語、距離を示す数値、時間を示す数値）を取得する。そして、属性情報取得部１１５は、当該用語から、量を取得する。次に、属性情報取得部１１５は、取得した量が条件情報を満たすか否かを判断する。つまり、「ＩＤ＝５」のレコードを適用した場合、属性情報取得部１１５は、ユーザが「３０分以上または２ｋｍ以上」歩いたか否かを、ユーザ文章の用語から判断する。そして、判断結果が、合致するとの判断結果の場合に、属性情報取得部１１５は、属性情報「診断」を取得する。なお、属性判断用語管理表の「ＩＤ＝５」のレコードは、ユーザ文章から、ユーザが必要な運動を行ったことが想定される場合に、それを褒めるための文章をユーザに通知するためのレコードである。
【０１４２】
また、図１０の属性判断用語管理表の「ＩＤ＝６」のレコードは、属性情報「指導」であり、情報処理装置１１が受信した情報中に、「トンカツ」「牛肉」「天ぷら」「フランス料理」など、カロリーの高い食品名が含まれ、かつ、２食連続で出現する（食している）場合に、「指導」に対応する文が、ユーザに通知される。「ＩＤ＝６」のレコードを適用するために、属性情報取得部１１５は、時間的にずれがある２以上のユーザ文章（ユーザ文章の履歴情報）を利用して、条件情報に合致するか否かを判断する。そして、判断結果が、合致するとの判断結果の場合に、属性情報取得部１１５は、属性情報「指導」を取得する。
【０１４３】
また、属性対応文章群格納部１１２は、図１１に示す属性対応文章群管理表を保持している。属性対応文章群管理表は、「ＩＤ」「属性情報」「文章ＩＤ」「文章」の属性値を有するレコードを１以上保持する。「属性情報」は、属性情報である。「文章ＩＤ」は、文章を識別する情報である。「文章」は、ユーザに通知される文章、またはユーザに通知される文章の雛形となる文章である。文章は、１文でも良いし、２以上の文でも良い。また、文章は、完全な文でなく、単語や感嘆詞のみ等でも良い。図１１において、""で囲まれた文字列はシステム変数を示す。つまり、"ユーザ文"とは、属性判断用語群の用語を有する文（ユーザ文章中の文）である。"目的語"とは、属性判断用語群の用語を有する文（ユーザ文章中の文）の中の目的語の用語（自立語）である。"量"とは、属性情報取得部１１５が取得した量（距離や時間やカロリー数など）である。"述語"とは、属性判断用語群の用語を有する文（ユーザ文章中の文）の中の述語である。
【０１４４】
さらに、辞書情報格納手段１１４１は、図１２に示す辞書情報辞書情報管理表は、「第一文字列」「前接続記号」「後接続記号」「機能語情報」の属性を有するレコードを１以上格納している。
【０１４５】
図１２の「前接続記号」の「−＆」は、前に、未知語情報で識別される未知語や、「ｏｂｊｅｃｔ」で識別される対象物などが連結されることを示す。「前接続記号」は、他に「＆＆」などがある。「＆＆」は、前に、「名前」や、未知語や、「ｏｂｊｅｃｔ」で識別される対象物などが連結されることを示す。「名前」とは、登録している人や物などの名前である。
【０１４６】
また、「後接続記号」の「ｓ％」は、区切りになり得て、「副題」となり得ることを示す。また、「後接続記号」の「＆＆」は、後に、「名前」や、未知語情報で識別される未知語や、「ｏｂｊｅｃｔ」で識別される対象物などが連結されることを示す。また、「後接続記号」の「ｎ％」は、区切りになり得て、「主題」となり得ることを示す。また、「後接続記号」の「−−」は、「ａｃｔｉｏｎ」で識別される文字列が連結されることを示す。また、「後接続記号」の「％＝」は、区切りになり得て、かつ、「ｏｂｊｅｃｔ」で識別される対象物や「名前」などが連結されることを示す。また、「後接続記号」の「ｏ％」は、区切りになり得て、「準主題」となり得ることを示す。また、「機能語情報」の「ｏｂｊｅｃｔ」は、対象物を示す。また、「機能語情報」の「ａｃｔｉｏｎ」は、動作を示す。さらに、「機能語情報」の「ｓｔａｔｅ」は、状態を示す。図１２の辞書情報辞書情報管理表を用いた自然言語処理技術である機能素解析について、特許文献１で説明されているので、ここでの詳細な説明は省略する。
【０１４７】
また、情報処理装置１１は、図示しない記憶手段に、図１３に示すユーザ管理表を保持している。ユーザ管理表は、各ユーザに文章を通知するための情報である通知先情報を、ユーザごとに保持している。ユーザ管理表は、「ＩＤ」「ユーザ識別子」「ＵＲＬ」「メールアドレス」等の属性値を有するレコードを１以上保持している。「ユーザ識別子」は、ここでは、ユーザ名である。「ＵＲＬ」は、ユーザのブログが公開されるウェブページのＵＲＬである。「メールアドレス」は、ユーザのメールアドレスである。なお、ＵＲＬやメールアドレスも、ユーザごとにユニークであるので、ユーザ識別子と考えても良い。また、通知先情報とは、ＵＲＬやメールアドレスなどである。
【０１４８】
かかる状況において、以下の２つの具体例について説明する。
【０１４９】
（具体例１）
【０１５０】
具体例１は、ユーザがブログに記載した内容に対して、コメントを挿入したり、トラックバックを通知したり、メールを通知したりする場合の例である。
【０１５１】
ユーザＡは、２００８年９月５日（金）に、図１４に示すブログを入力した、とする。
【０１５２】
次に、端末装置１２の受付部１２１は、図１４のブログの入力を受け付ける。送信部１２２は、受付部１２１が受け付けた文章を、ユーザＡのＵＲＬ「ｈｔｔｐ：／／ｕｓｒＡ．ｊｐ／？ｅｉｄ＝８１２４」が示すサーバ装置１３に送信する。なお、かかる処理は、公知の処理である。
【０１５３】
次に、情報処理装置１１は、図１３のユーザ管理表のレコードの「ＵＲＬ」の属性値を順に取得し、当該ＵＲＬで示されるブログに対して、コメントの挿入、またはトラックバックを通知する。また、情報処理装置１１は、当該ブログを記載しているユーザに対して、メールを通知しても良い。
【０１５４】
つまり、まず、情報処理装置１１は、図１３のユーザ管理表の「ＩＤ＝１」のレコードのＵＲＬ「ｈｔｔｐ：／／ｕｓｒＡ．ｊｐ／？ｅｉｄ＝８１２４」を取得する。そして、情報処理装置１１のユーザ文章受信部１１３は、ＵＲＬ「ｈｔｔｐ：／／ｕｓｒＡ．ｊｐ／？ｅｉｄ＝８１２４」を用いて、図１４のユーザ文章（ここでは、ブログの文章）を受信する。
【０１５５】
次に、ユーザ文章受信部１１３は、ユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ｕｓｒＡ．ｊｐ／？ｅｉｄ＝８１２４」および「ｕａ＠ｐｐｐ．ｃｏ．ｊｐ」を取得し、メモリ上に配置する。ここでは、ユーザ文章受信部１１３は、ＵＲＬとメールアドレスの２つのユーザ識別子を取得する。
【０１５６】
次に、用語取得部１１４は、以下のように、用語取得処理を行う。まず、用語取得部１１４は、１番目の文「今日、商品Ａを買った。」を取得する。そして、用語取得部１１４は、目的語を構成する用語「商品Ａ」、述語「買った」を取得する。
【０１５７】
そして、属性情報取得部１１５は、１番目の文「今日、商品Ａを買った。」（用語取得部１１４が取得した用語「商品Ａ」「買った」）が、図１０の属性判断用語管理表のいずれかの「属性判断用語群」に合致するか否かを判断する。
【０１５８】
そして、属性情報取得部１１５は、用語「商品Ａ」「買った」から、図１０の属性判断用語管理表の「ＩＤ＝２」のレコードに合致する、と判断する。
【０１５９】
次に、属性情報取得部１１５は、属性情報「感謝」を取得する。
【０１６０】
次に、属性対応文章取得部１１６は、ユーザ識別子（例えば、「ユーザＡ」や「ｈｔｔｐ：／／ｕｓｒＡ．ｊｐ／？ｅｉｄ＝８１２４」など）に対応する文章特定情報を取得する。なお、ここでは、属性対応文章取得部１１６は、ユーザＡに既に送信した文章は無く、文章特定情報を取得できなかった、とする。
【０１６１】
次に、属性対応文章取得部１１６は、属性情報「感謝」に対応する最初の文章「"目的語"を"述語"って。ありがとう。嬉しいなあ。」を取得する。なお、"目的語"や"述語"は、変数であり、ユーザが入力した文から抽出された用語（目的語と述語）が、それぞれ挿入される。
【０１６２】
次に、属性対応文章取得部１１６は、１番目の文章の文章特定情報が、取得した文章特定情報の中に含まれない、と判断する。
【０１６３】
そして、属性対応文章取得部１１６は、文章「商品Ａを買ったって。ありがとう。嬉しいなあ。」を構成する。
【０１６４】
次に、属性対応文章通知部１１７の属性対応文章蓄積手段１１７１は、属性対応文章取得部１１６が取得した文章「商品Ａを買ったって。ありがとう。嬉しいなあ。」を、所定のＵＲＬ「ｈｔｔｐ：／／ｘｃｖ／ｕｓｒＡ１／」で示されるファイルに蓄積する。そして、属性対応文章通知部１１７の蓄積場所情報取得手段１１７２は、文章を蓄積した場所を示す蓄積場所情報「ｈｔｔｐ：／／ｘｃｖ／ｕｓｒＡ１／」を取得する。
【０１６５】
次に、属性対応文章通知部１１７の蓄積場所情報通知手段１１７３は、蓄積場所情報「ｈｔｔｐ：／／ｘｃｖ／ｕｓｒＡ１／」を、ユーザに送信する。なお、これは、トラックバックＰｉｎｇの送信である。
【０１６６】
また、属性対応文章通知部１１７は、ユーザＡのメールアドレス「ｕａ＠ｐｐｐ．ｃｏ．ｊｐ」を取得する。そして、属性対応文章通知部１１７は、メールアドレス「ｕａ＠ｐｐｐ．ｃｏ．ｊｐ」に対して、文章「商品Ａを買ったって。ありがとう。嬉しいなあ。」を送信する。
【０１６７】
次に、端末装置１２の受信部１２３は、トラックバックＰｉｎｇを受信する。そして、出力部１２４は、当該トラックバックＰｉｎｇを出力する。
【０１６８】
また、端末装置１２の受信部１２３は、文章「商品Ａを買ったって。ありがとう。嬉しいなあ。」が記載されたメールを受信する。そして、ユーザの指示により、出力部１２４は、当該メールを出力する。
【０１６９】
次に、送信済文章特定情報蓄積部１１８は、「ユーザＡ」、文章特定情報「２−１」を対にして、記憶媒体に蓄積する。この記憶媒体は、送信済文章特定情報蓄積部１１８が有する記憶媒体である。
【０１７０】
次に、情報処理装置１１は、本ユーザ文章の第２文以降も、同様に処理する。そして、文「そして、ＡＢＣ駅からＸＹＺ駅まで、歩いて帰ったよ。」の処理を以下のように行う。
【０１７１】
つまり、用語取得部１１４は、文「そして、ＡＢＣ駅からＸＹＺ駅まで、歩いて帰ったよ。」から、用語「ＡＢＣ駅」「ＸＹＺ駅」「歩いて帰ったよ」を得る。
【０１７２】
次に、属性情報取得部１１５は、用語「ＡＢＣ駅」「ＸＹＺ駅」「歩いて帰ったよ」から、文「そして、ＡＢＣ駅からＸＹＺ駅まで、歩いて帰ったよ。」は、図１０の属性判断用語管理表の「ＩＤ＝５」の「属性判断用語群」に合致する、と判断する。
【０１７３】
次に、図１０の属性判断用語管理表の「ＩＤ＝５」のレコードは、条件情報を有しているので、当該条件情報「３０分以上  ｏｒ  ２ｋｍ以上」を取得する。
【０１７４】
そして、属性情報取得部１１５の距離取得手段１１５２は、地点「ＡＢＣ駅」「ＸＹＺ駅」から、両地点の距離を取得する。つまり、距離取得手段１１５２は、地点「ＡＢＣ駅」「ＸＹＺ駅」をキーとして、駅間の距離を取得する。尚、駅間の距離を取得するソフトウェアは、例えば、「http://www.jorudan.co.jp/」等に公開されている。また、距離取得手段１１５２は、「ＡＢＣ駅」「ＸＹＺ駅」の位置情報（緯度、経度）を取得し、当該位置情報から、両地点の距離を算出しても良い。そして、距離取得手段１１５２は、地点「ＡＢＣ駅」「ＸＹＺ駅」から、両地点の距離を「３ｋｍ」と取得した、とする。
【０１７５】
そして、条件情報合致判断手段１１５３は、両地点の距離「３ｋｍ」が、条件情報「３０分以上  ｏｒ  ２ｋｍ以上」を満たす、と判断する。
【０１７６】
そして、第二属性情報取得手段１１５４は、属性情報「診断」を取得する。
【０１７７】
次に、属性対応文章取得部１１６は、ユーザ識別子「ユーザＡ」に対応する文章特定情報「２−１」を取得する。
【０１７８】
次に、属性対応文章取得部１１６は、属性情報「診断」に対応する１番目の文章「"量"も"述語"って。すごいね。１日の必要運動量をクリアしました。・・・」を取得する。そして、属性対応文章取得部１１６は、１番目の文章の文章特定情報「５−１」が、取得した文章特定情報（「２−１」）の中に含まれない、と判断する。
【０１７９】
そして、属性対応文章取得部１１６は、文章「"量"も"述語"。すごいね。１日の必要運動量をクリアしました。・・・」と、用語等（ここでは、距離取得手段１１５２が取得した量である「３ｋｍ」、および述語「歩いて帰った」）を用いて、文章「３ｋｍも歩いて帰ったって。すごいね。１日の必要運動量をクリアしました。・・・」を構成する。
【０１８０】
そして、属性対応文章通知部１１７の属性対応文章蓄積手段１１７１は、属性対応文章取得部１１６が取得した文章「３ｋｍも歩いて帰ったって。すごいね。１日の必要運動量をクリアしました。・・・」を、所定のＵＲＬ「ｈｔｔｐ：／／ｘｃｖ／ｕｓｒＡ２／」で示されるファイルに蓄積する。そして、属性対応文章通知部１１７の蓄積場所情報取得手段１１７２は、文章を蓄積した場所を示す蓄積場所情報「ｈｔｔｐ：／／ｘｃｖ／ｕｓｒＡ２／」を取得する。
【０１８１】
次に、属性対応文章通知部１１７の蓄積場所情報通知手段１１７３は、蓄積場所情報「ｈｔｔｐ：／／ｘｃｖ／ｕｓｒＡ２／」を、ユーザに送信する。
【０１８２】
また、属性対応文章通知部１１７は、ユーザＡのメールアドレス「ｕａ＠ｐｐｐ．ｃｏ．ｊｐ」を取得する。そして、属性対応文章通知部１１７は、メールアドレス「ｕａ＠ｐｐｐ．ｃｏ．ｊｐ」に対して、文章「３ｋｍも歩いて帰ったって。すごいね。１日の必要運動量をクリアしました。・・・」を送信する。かかるメールの例を図１５に示す。
【０１８３】
次に、端末装置１２の受信部１２３は、トラックバックＰｉｎｇを受信する。そして、出力部１２４は、当該トラックバックＰｉｎｇを出力する。出力例を図１６に示す。尚、図１６において、属性対応文章通知部１１７は、通知する文章が記載されたＵＲＬを、ユーザ文章中の対応する文の直下（当該文の次の改行コードを検知し、当該改行コードの次の行）に記載する。つまり、属性対応文章通知部１１７は、通知する文章（または文章を特定できる情報）を、その文章を通知する元になったユーザ文章中の対応する文に対応づく位置に配置する。かかることにより、ユーザは、情報処理装置１１から届いた文の意義が良く理解できる。
【０１８４】
また、端末装置１２の受信部１２３は、文章「３ｋｍも歩いて帰ったって。すごいね。１日の必要運動量をクリアしました。・・・」が記載されたメールを受信する。そして、ユーザの指示により、出力部１２４は、当該メールを出力する。
【０１８５】
次に、送信済文章特定情報蓄積部１１８は、「ユーザＡ」、文章特定情報「５−１」を対にして、記憶媒体に蓄積する。
【０１８６】
そして、情報処理装置１１は、図１３のユーザ管理表の「ＩＤ＝２」以降のレコードのＵＲＬを取得し、上記と同様の処理を行う。
【０１８７】
そして、２００８年９月６日（土）になり、情報処理装置１１が処理を行う時間になった、または、ユーザによるブログの入力を検知した、とする。
【０１８８】
そして、ユーザＡは、２００８年９月６日（土）のブログに、図１７に示すような日記を記載した、とする。
【０１８９】
そして、情報処理装置１１は、２００８年９月６日（土）のブログを、２００８年９月５日（金）のブログと同様に以下のように処理する。
【０１９０】
つまり、まず、属性情報取得部１１５は、「いやー。今日は、本当に駄目だった。今日の試験は、落ちたな。・・・疲れた。寝るね。」の第１文「いやー。」について、図１０の属性判断用語群のいずれのレコードにも合致しない、と判断する。
【０１９１】
次に、属性情報取得部１１５は、「いやー。今日は、本当に駄目だった。今日の試験は、落ちたな。・・・疲れた。寝るね。」の第２文「今日は、本当に駄目だった。」について、図１０の「ＩＤ＝４」の「属性判断用語群」に合致する、と判断する。そして、次に、「ＩＤ＝４」の条件情報「用語の出現回数が３回以上」に合致しない、と判断する。そして、「ＩＤ＝４」の「属性判断用語群」中の用語の出現回数を、初期値「０」から「１」に書き換える。なお、属性情報取得部１１５は、出現回数の初期値「０」を、予め格納している。
【０１９２】
次に、属性情報取得部１１５は、「いやー。今日は、本当に駄目だった。今日の試験は、落ちたな。・・・疲れた。寝るね。」の第３文「今日の試験は、落ちたな。」について、図１０の「ＩＤ＝４」の「属性判断用語群」に合致する、と判断する。そして、次に、「ＩＤ＝４」の条件情報「用語の出現回数が３回以上」に合致しない、と判断する。そして、「ＩＤ＝４」の「属性判断用語群」中の用語の出現回数を、「１」から「２」に書き換える。
【０１９３】
さらに、属性情報取得部１１５は、「いやー。今日は、本当に駄目だった。今日の試験は、落ちたな。・・・疲れた。寝るね。」の第ｎ文「疲れた。」について、図１０の「ＩＤ＝４」の「属性判断用語群」に合致する、と判断する。次に、「ＩＤ＝４」の条件情報「用語の出現回数が３回以上」にも合致する、と判断する。そして、属性情報取得部１１５は、本ブログのユーザ文章は、図１０の「ＩＤ＝４」のレコードに合致すると判断する。そして、属性情報取得部１１５は、属性情報「叱咤激励」を取得する。
【０１９４】
次に、属性対応文章取得部１１６は、ユーザ識別子「ユーザＡ」に対応する文章特定情報（「２−１」「５−１」）を取得する。
【０１９５】
そして、属性対応文章取得部１１６は、属性情報「叱咤激励」に対応する１番目の文章「そんなに気にするな。人生長いから。・・・」を取得する。
【０１９６】
次に、属性対応文章取得部１１６は、１番目の文章の文章特定情報（「４−１」）が、取得された文章特定情報（「２−１」「５−１」）の中に含まれない、と判断する。
【０１９７】
次に、属性対応文章取得部１１６は、１番目の文章「そんなに気にするな。人生長いから。・・・」を送信する文章として決定する。
【０１９８】
次に、属性対応文章通知部１１７の属性対応文章蓄積手段１１７１は、属性対応文章取得部１１６が取得した文章「そんなに気にするな。人生長いから。・・・」を、所定のＵＲＬ「ｈｔｔｐ：／／ｘｃｖ／ｕｓｒＡ３／」で示されるファイルに蓄積する。
【０１９９】
そして、属性対応文章通知部１１７の蓄積場所情報取得手段１１７２は、所定のＵＲＬ「ｈｔｔｐ：／／ｘｃｖ／ｕｓｒＡ３／」を取得する。
【０２００】
次に、属性対応文章通知部１１７の蓄積場所情報通知手段１１７３は、蓄積場所情報「ｈｔｔｐ：／／ｘｃｖ／ｕｓｒＡ３／」を、ユーザに送信する（トラックバックＰｉｎｇの送信）。
【０２０１】
そして、ユーザＡのブログは、図１８に示すように更新される。
【０２０２】
また、属性対応文章通知部１１７は、ユーザＡのメールアドレス「ｕａ＠ｐｐｐ．ｃｏ．ｊｐ」を取得する。そして、属性対応文章通知部１１７は、メールアドレス「ｕａ＠ｐｐｐ．ｃｏ．ｊｐ」に対して、文章「そんなに気にするな。人生長いから。・・・」を送信する。
【０２０３】
次に、送信済文章特定情報蓄積部１１８は、「ユーザＡ」、文章特定情報「４−１」を対にして、記憶媒体に蓄積する。
【０２０４】
以上、本具体例によれば、ユーザが記載したブログの各文に対して、適切な応答を通知できた。かかる機能により、ユーザは、自動的に適切な反応を示した文章を得ることができる。
【０２０５】
なお、本具体例において、通知は、トラックバックＰｉｎｇの送信およびメール送信であったが、コメントの送信などでも良い。また、トラックバックＰｉｎｇの送信、メール送信のうちのどちらか一方が採用されても良い。
【０２０６】
（具体例２）
【０２０７】
具体例２は、ユーザ（端末装置１２）が、仮想的なキャラクタ（情報処理装置１１内のキャラクタであり、ユーザに視覚的に認識できても認識できなくても良い）または端末（情報処理装置１１）とチャットを行う場合の例である。つまり、情報処理装置１１は、図示しないパターン文章格納手段、文章送信手段とを具備する。パターン文章格納手段は、図１９に示すパターン文章管理表を保持している。パターン文章管理表は、「送信条件情報」と「文章」の属性値を有するレコードを１以上保持している。「送信条件情報」は、文章を送信する条件であり、時刻を有する条件と、情報処理装置１１が端末装置１２から受信したデータに関する条件などがある。図１９において、送信条件情報「８：００」は、時刻８時になった場合に、対応する文章を送信するトリガーであることを示す。図１９において、送信条件情報「静止画データを受信」は、情報処理装置１１が端末装置１２から静止画データを受信した場合に、対応する文章を送信するトリガーであることを示す。なお、送信条件情報の条件は問わない。また、「文章」は、端末装置１２に送信する文章を格納している。また、文章送信手段は、パターン文章格納手段の送信条件情報を検査し、送信条件情報が示す条件に合致する場合に、送信条件情報に対応する文章を、端末装置１２に送信する。文章を送信する端末装置１２を識別する端末装置識別子（ここでは、例えば、端末装置１２のメールアドレス）は、情報処理装置１１に格納されている。
【０２０８】
かかる場合、ユーザは、自分の端末装置１２を保持している。そして、時刻が８：００になった時点で、情報処理装置１１の文章送信手段は、ある端末装置１２に、文章「朝ごはん何食べた？  なに食べたか写真見せてね」を送信する。
【０２０９】
次に、端末装置１２は、文章「朝ごはん何食べた？  なに食べたか写真見せてね」を受信する。
【０２１０】
そして、端末装置１２のユーザは、文章「朝ごはん何食べた？  なに食べたか写真見せてね」を見た後、朝ごはんの写真を添付して、情報処理装置１１に送信する。
【０２１１】
次に、情報処理装置１１は、静止画データ（朝ごはんの写真）を受信する。そして、文章送信手段は、送信条件情報「静止画データの受信」に対応する文章「ごはん食べたんだ？  これ、何？」を読み出し、ある端末装置１２に送信する。
【０２１２】
次に、端末装置１２、文章「ごはん食べたんだ？  これ、何？」を受信する。そして、端末装置１２のユーザは、文章「ごはん食べたんだ？  これ、何？」を見た後、例えば、文章「トンカツ，サラダ，ごはん」を入力し、情報処理装置１１に送信する。
【０２１３】
次に、情報処理装置１１のユーザ文章受信部１１３は、文章「トンカツ，サラダ，ごはん」を受信する。
【０２１４】
そして、用語取得部１１４は、用語「トンカツ」「サラダ」「ごはん」を抽出する。そして、属性情報取得部１１５は、図１０の属性判断用語管理表の「ＩＤ＝６」の「属性判断用語群」に合致する、と判断する。そして、属性情報取得部１１５は、今日の日付「２００８／９／８」および時刻「８：０８」を図示しない時計から取得し、属性情報「指導」回数「１」、日時「２００８／９／８  ８：０８」、および端末装置１２のユーザ識別子を対にして、図示しない記憶媒体に蓄積する。
【０２１５】
次に、属性情報取得部１１５は、図示しない記憶媒体に蓄積した情報「属性情報「指導」回数「１」」を用いて、条件情報「２食連続」に合致するか否かを判断する。さらに具体的には、属性情報取得部１１５は、回数「１」が条件情報「２食連続」に合致するか否かを判断する。回数「１」は、「属性判断用語群」に、連続的に合致した回数を示す数値である。従って、属性情報取得部１１５は、回数「１」が条件情報「２食連続」に合致しない、と判断する。
【０２１６】
そして、「２００８／９／８  １３：００」になった際に、情報処理装置１１の文章送信手段は、当該端末装置１２に、文章「昼ごはん何食べた？  なに食べたか写真見せてね」を送信する。
【０２１７】
次に、端末装置１２は、文章「昼ごはん何食べた？  なに食べたか写真見せてね」を受信する。
【０２１８】
そして、端末装置１２のユーザは、文章「昼ごはん何食べた？  なに食べたか写真見せてね」を見た後、昼ごはんの写真を添付して、情報処理装置１１に送信する。
【０２１９】
次に、情報処理装置１１は、静止画データ（朝ごはんの写真）を受信する。そして、文章送信手段は、送信条件情報「静止画データの受信」に対応する文章「ごはん食べたんだ？  これ、何？」を読み出し、ある端末装置１２に送信する。
【０２２０】
次に、端末装置１２、文章「ごはん食べたんだ？  これ、何？」を受信する。そして、端末装置１２のユーザは、文章「ごはん食べたんだ？  これ、何？」を見た後、例えば、文章「フランス料理」を入力し、情報処理装置１１に送信する。
【０２２１】
次に、情報処理装置１１のユーザ文章受信部１１３は、文章「フランス料理」を受信する。
【０２２２】
そして、用語取得部１１４は、用語「フランス料理」を抽出する。そして、属性情報取得部１１５は、図１０の属性判断用語管理表の「ＩＤ＝６」の「属性判断用語群」に合致する、と判断する。そして、属性情報取得部１１５は、今日の日付「２００８／９／８」および時刻「１３：０５」を図示しない時計から取得し、属性情報「指導」回数「２」、日時「２００８／９／８  １３：０５」、および端末装置１２のユーザ識別子を対にして、図示しない記憶媒体に蓄積する。
【０２２３】
次に、属性情報取得部１１５は、図示しない記憶媒体に蓄積した情報「属性情報「指導」回数「２」」を用いて、条件情報「２食連続」に合致するか否かを判断する。さらに具体的には、属性情報取得部１１５は、回数「２」が条件情報「２食連続」に合致するか否かを判断する。そして、属性情報取得部１１５は、回数「２」が条件情報「２食連続」に合致する、と判断する。そして、属性情報取得部１１５は、属性情報「指導」を取得する。
【０２２４】
次に、属性対応文章取得部１１６は、ユーザ識別子に対応する文章特定情報を取得する。ここでは、属性対応文章取得部１１６は、ユーザ識別子に対応する文章特定情報を取得できなかった、とする。
【０２２５】
次に、属性対応文章取得部１１６は、属性情報「指導」に対応する１番目の文章「また、カロリーの高いものを食べたね。太っちゃうよ。・・・」を取得する。
【０２２６】
次に、属性対応文章通知部１１７は、文章「また、カロリーの高いものを食べたね。太っちゃうよ。・・・」を当該ユーザに通知する。なお、通知の方法は、具体例１で述べたように、種々あり得る。
【０２２７】
以上、本具体例によれば、ユーザが記載したブログの、時期がずれた時系列文章を用いて、ユーザの連続的な状態（たとえば、カロリーの高い食品をとり続けている、など）を検知し、それに対応する適切な応答を通知できた。かかる機能により、ユーザは、自動的に適切な反応を示した文章を得ることができる。
【０２２８】
以上、本実施の形態によれば、ユーザが入力した文に対応した、適切な文がユーザに示される。
【０２２９】
なお、本実施の形態の具体例によれば、ユーザ文章は、ブログやチャットであったが、ＳＮＳへの入力やメールなど、問わないことは言うまでもない。
【０２３０】
さらに、本実施の形態における処理（情報処理装置１１、の端末装置１２、サーバ装置１３の処理）は、ソフトウェアで実現しても良い。そして、このソフトウェアをソフトウェアダウンロード等により配布しても良い。また、このソフトウェアをＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体に記録して流布しても良い。また、このソフトウェアまたは、このソフトウェアを記録した記録媒体は、コンピュータプログラム製品として流通しても良いことは言うまでもない。なお、このことは、本明細書における他の実施の形態においても該当する。なお、本実施の形態における情報処理装置を実現するソフトウェアは、例えば、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータを、当該ユーザが入力した１以上の文を有するユーザ文章を受信するユーザ文章受信部と、前記ユーザ文章受信部が受信したユーザ文章から１以上の用語を取得する用語取得部と、前記用語取得部が取得した１以上の用語を用いて、文章の属性を示す属性情報と２以上の用語を含む属性判断用語群とを対に有する属性判断用語データベースを検索し、前記ユーザ文章の属性を示す属性情報を取得する属性情報取得部と、属性情報と１以上の出力する文章とを対に有する属性対応文章群を２以上格納している記憶媒体から、前記属性情報取得部が取得した属性情報と対になる１以上の文章を取得する属性対応文章取得部と、前記属性対応文章取得部が取得した１以上の文章を、前記ユーザ文章を送信したユーザに通知する属性対応文章通知部として機能させるためのプログラム、である。
【０２３１】
また、図２０は、本明細書で述べたプログラムを実行して、上述した実施の形態の情報処理装置等を実現するコンピュータの外観を示す。上述の実施の形態は、コンピュータハードウェア及びその上で実行されるコンピュータプログラムで実現され得る。図２０は、このコンピュータシステム３４０の概観図であり、図２１は、コンピュータシステム３４０の内部構成を示す図である。
【０２３２】
図２０において、コンピュータシステム３４０は、ＦＤドライブ３４１１、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３４１２を含むコンピュータ３４１と、キーボード３４２と、マウス３４３と、モニタ３４４とを含む。
【０２３３】
図２１において、コンピュータ３４１は、ＦＤドライブ３４１１、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３４１２に加えて、ＭＰＵ３４１３と、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３４１２及びＦＤドライブ３４１１に接続されたバス３４１４と、ブートアッププログラム等のプログラムを記憶するためのＲＯＭ３４１５と、ＣＰＵ３４１３に接続され、アプリケーションプログラムの命令を一時的に記憶するとともに一時記憶空間を提供するためのＲＡＭ３４１６と、アプリケーションプログラム、システムプログラム、及びデータを記憶するためのハードディスク３４１７とを含む。ここでは、図示しないが、コンピュータ３４１は、さらに、ＬＡＮへの接続を提供するネットワークカードを含んでも良い。
【０２３４】
コンピュータシステム３４０に、上述した実施の形態の情報処理装置等の機能を実行させるプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ３５０１、またはＦＤ３５０２に記憶されて、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３４１２またはＦＤドライブ３４１１に挿入され、さらにハードディスク３４１７に転送されても良い。これに代えて、プログラムは、図示しないネットワークを介してコンピュータ３４１に送信され、ハードディスク３４１７に記憶されても良い。プログラムは実行の際にＲＡＭ３４１６にロードされる。プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ３５０１、ＦＤ３５０２またはネットワークから直接、ロードされても良い。
【０２３５】
プログラムは、コンピュータ３４１に、上述した実施の形態の情報処理装置等の機能を実行させるオペレーティングシステム（ＯＳ）、またはサードパーティープログラム等は、必ずしも含まなくても良い。プログラムは、制御された態様で適切な機能（モジュール）を呼び出し、所望の結果が得られるようにする命令の部分のみを含んでいれば良い。コンピュータシステム３４０がどのように動作するかは周知であり、詳細な説明は省略する。
【０２３６】
なお、上記プログラムにおいて、情報を送信する送信ステップや、情報を受信する受信ステップなどでは、ハードウェアによって行われる処理、例えば、送信ステップにおけるモデムやインターフェースカードなどで行われる処理（ハードウェアでしか行われない処理）は含まれない。
【０２３７】
また、上記プログラムを実行するコンピュータは、単数であってもよく、複数であってもよい。すなわち、集中処理を行ってもよく、あるいは分散処理を行ってもよい。
【０２３８】
また、上記各実施の形態において、一の装置に存在する２以上の通信手段（端末情報送信部、端末情報受信部など）は、物理的に一の媒体で実現されても良いことは言うまでもない。
【０２３９】
また、上記各実施の形態において、各処理（各機能）は、単一の装置（システム）によって集中処理されることによって実現されてもよく、あるいは、複数の装置によって分散処理されることによって実現されてもよい。
【０２４０】
本発明は、以上の実施の形態に限定されることなく、種々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内に包含されるものであることは言うまでもない。
【産業上の利用可能性】
【０２４１】
以上のように、本発明にかかる情報処理システムは、ユーザが入力した文に対応した、適切な文がユーザに示される、という効果を有し、インターネット上のブログシステムやＳＮＳのシステム等として有用である。
【図面の簡単な説明】
【０２４２】
【図１】実施の形態１における、情報処理システム１の概念図
【図２】同情報処理システムのブロック図
【図３】同情報処理装置のブロック図
【図４】同情報処理装置の動作について説明するフローチャート
【図５】同用語取得処理の動作について説明するフローチャート
【図６】同属性情報取得処理の動作について説明するフローチャート
【図７】同条件判断処理の動作について説明するフローチャート
【図８】同文章取得処理の動作について説明するフローチャート
【図９】同文章通知処理の動作について説明するフローチャート
【図１０】同属性判断用語管理表を示す図
【図１１】同属性対応文章群管理表を示す図
【図１２】同辞書情報辞書情報管理表を示す図
【図１３】同ユーザ管理表を示す図
【図１４】同ブログの例を示す図
【図１５】同メールの例を示す図
【図１６】同出力例を示す図
【図１７】同ブログの例を示す図
【図１８】同更新されたブログの例を示す図
【図１９】同パターン文章管理表を示す図
【図２０】同コンピュータシステムの概観図
【図２１】同コンピュータシステムの内部構成を示す図
【符号の説明】
【０２４３】
１  情報処理システム
１１  情報処理装置
１２  端末装置
１３  サーバ装置
１１１  属性判断用語データベース格納部
１１２  属性対応文章群格納部
１１３  ユーザ文章受信部
１１４  用語取得部
１１５  属性情報取得部
１１６  属性対応文章取得部
１１７  属性対応文章通知部
１１８  送信済文章特定情報蓄積部
１２１  受付部
１２２  送信部
１２３  受信部
１２４  出力部
１３１  文章受信部
１３２  文章出力部
１３３  提示情報受付部
１３４  提示情報送信部
１１４１  辞書情報格納手段
１１４２  文分割制御手段
１１４３  用語取得手段
１１５１  第一属性情報取得手段
１１５２  距離取得手段
１１５３  条件情報合致判断手段
１１５４  第二属性情報取得手段
１１６１  属性対応文章取得手段
１１６２  用語包含文取得手段
１１６３  文章構成手段
１１７１  属性対応文章蓄積手段
１１７２  蓄積場所情報取得手段
１１７３  蓄積場所情報通知手段
１１４２１  要素分割手段
１１４２２  要素連結手段
１１４２３  文字列取得手段
【図１】
2010079347.tif 000003
【図２】
2010079347.tif 000004
【図３】
2010079347.tif 000005
【図４】
2010079347.tif 000006
【図５】
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【図６】
2010079347.tif 000008
【図７】
2010079347.tif 000009
【図８】
2010079347.tif 000010
【図９】
2010079347.tif 000011
【図１０】
2010079347.tif 000012
【図１１】
2010079347.tif 000013
【図１２】
2010079347.tif 000014
【図１３】
2010079347.tif 000015
【図１４】
2010079347.tif 000016
【図１５】
2010079347.tif 000017
【図１６】
2010079347.tif 000018
【図１７】
2010079347.tif 000019
【図１８】
2010079347.tif 000020
【図１９】
2010079347.tif 000021
【図２０】
2010079347.tif 000022
【図２１】
2010079347.tif 000023